스마트 홈 환경에서 사용자가 원하는 바를 능동적으로 서비스 해주기 위해서는 사용자의 위치정보가 반드시 있어야 한다. 본 논문에서는 4대의 카메라를 사용하여 사용자의 위치인식을 한다. 기존의 카메라를 이용한 위치인식 알고리즘들은 단순한 물체와 사용자를 구분하는 방법을 제시하지 않았다. 본 논문에서는 교사학습 알고리즘을 사용하여 사용자를 판별내는 방법을 제시한다. 단순한 물체와 사용자를 구분하기 위해서 교사학습 알고리즘을 사용한다. 또한 사용자의 위치좌표 외에 어떤 종류의 서비스를 받을 수 있는 위치에 있는지를 파악한다.
This paper presents the method to eliminate the constraint reaction in the Lagrange multiplier form equation of motion by using a generalized coordinate driveder from the velocity constraint equation. This method introduces a matrix method by considering the m dimensional space spanned by the rows of the constraint jacobian matrix. The orthogonal vectors defining the constraint manifold are projected to null vectors by the tangential vectors defined on the constraint manifold. Therefore the orthogonal projection matrix is defined by the tangential vectors. For correcting the generalized position coordinate, the optimization problem is formulated. And this correction process is analyzed by the quasi Newton method. Finally this method is verified through 3 dimensional vehicle model.
본 연구에서는 고가의 측정장비와 해석장비를 배제한 보다 경제적인 매체를 활용하여 관련 학습자가 손쉽게 사진측량을 이해하고 활용할 수 있는 솔류션을 제공하고자 하였다. 이를 위해, 모니터 상의 입체영상에 이벤트를 발생시켜 3차원 위치자료를 해석하고 캐드 시스템에 자동 입력하도록 하여 좌표측정과 함께 실시간 벡터편집 및 도면화를 가능하게 하였다. 그리고, 구축 시스템의 검증을 수행하여 실 구조물에 대한 모니터링을 수행할 수 있었으므로 관련 분야의 실습용 운용 교보재로서의 활용이 가능할 것으로 기대한다.
최근 급증하는 디지털 멀티미디어 정보를 보호하기 위해 다양한 종류의 디지털 워터마킹 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 디지털 워터마킹의 기본 원리를 살펴보고, 삼각형 스트립(triangle strip)을 이용한 삼차원 모델에 대한 연성 워터마킹 (fragile watermarking) 방법을 제안한다. 사용자 키(key) 값으로 생성된 이진 무작위 시퀀스는 배타적 논리합(exclusive OR) 연산을 통해 이진 워터마크 시퀀스와 결합한 후, 꼭지점 좌표(vertex coordinates)를 변동시켜 삼각형 스트립에 삽입된다. 컴퓨터 모의 실험을 통해, 제안한 워터마킹 방법이 무작위 잡음 첨가(additive random noise), 이동, 회전, 비례 축소(scaling), 폴리곤 간략화(polygon simplification), 기하 정보 압축 (geometry compression) 등과 같은 삼차원 모델에 대한 다양한 공격을 검출할 수 있으며 변조된 위치를 표시할 수 있다는 것을 보였다.
최근 급증하는 디지털 멀티미디어 정보를 보호하기 위해 다양한 종류의 디지털 워터마킹 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 디지털 워터마킹의 기본 원리를 살펴보고, 삼각형 스트립(triangle strip)을 이용한 삼차원 모델에 대한 연성 워터마킹 (fragile watermarking) 방법을 제안한다. 사용자 키(key) 값으로 생성된 이진 무작위 시퀀스는 배타적 논리합(exclusive OR) 연산을 통해 이진 워터마크 시퀀스와 결합한 후, 꼭지점 좌표(vertex coordinates)를 변동시켜 삼각형 스트립에 삽입된다. 컴퓨터 모의 실험을 통해, 제안한 워터마킹 방법이 무작위 잡음 첨가(additive random noise), 이동, 회전, 비례 축소(scaling), 폴리곤 간략화(polygon simplification), 기하 정보 압축 (geometry compression) 등과 같은 삼차원 모델에 대한 다양한 공격을 검출할 수 있으며 변조된 위치를 표시할 수 있다는 것을 보였다.
본 논문은 영상 모자이킹을 위한 사영 변환 행렬의 정밀도를 개선하는 방법을 제안한다. Shift Theorem을 이용하여 영상간의 전역 이동 성분을 추출하고 구해진 이동 성분을 이용하여 영상간의 일치점을 찾음으로서 기존의 일치점 검출의 문제점을 해결하였다. 일치점 집합을 RANSAC 알고리즘을 적용하여 신뢰도가 높은 일치점을 추출함으로서 잡음의 영향에 강인하도록 하였으며 일치점의 좌표를 정규화 하여 사영변환 행렬의 정밀도를 개선하였다.
본 논문은 손등의 정맥패턴을 이용한 개인식별을 위해 개발된 3가지의 알고리즘에 관해 각각의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 세가지 방법은 각각 Unsharp Masking을 이용한 이치화 후 정맥과 손등 배경의 면적을 이용한 가중치를 적용한 원형정합 알고리즘[1]과 Kolmogorov Smirnov(KS) statistic[2]을 이용한 매칭 알고리즘을 개선한 방식, 그리고 정맥의 세선화 처리 후 분기점의 좌표, 정맥의 길이, 정맥 가지 사이의 분기각도 등의 특징벡터를 이용한 방법 등이다. 본 연구에서는 전처리 과정에 있어서, 원시영상의 혈관부위와 배경부위의 gray scale 분포가 겹친 상태에서 Unsharp Masking 필터링을 적용한 결과가 기타 다른 전처리 방식보다 우수하게 영상을 강화시킬 수 있음을 확인하였고, 가중치를 이용한 매칭방식이 다른 매칭방식보다 우수함을 확인하였다.
현재 차량의 출입통제 및 주정차 단속 등이 차량 번호판 자동 인식 시스템을 통해 자동화 되고 있다. 본 논문은 촬영 각도에 따라 기울어지거나 왜곡된 번호판에 대해서도 잘 동작하는 번호판 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 번호판의 배경과 문자의 밝기 대비가 커서 그 분포가 이원 양상을 보인다는 점을 이용하여 번호판의 중심부와 대략적인 후보 영역을 추출한다. 이후 허프 변환을 통하여 번호판의 네 모서리에 해당하는 직선을 검출한다. 이들 네 직선의 교점이 번호판의 꼭짓점이 된다. 네 꼭짓점의 좌표를 이용하여 왜곡된 번호판을 실제 번호판의 가로와 세로 비율에 맞는 정규화 된 모양으로 변환한다. 차량의 측면 1m~3m 사이의 다양한 거리에서 촬영한 이미지로 실험한 결과 일반적인 실외 조명 아래에서 차체의 색에 관계없이 번호판 영역 추출에 성공하였다.
다기능관측경은 주.야 관측이 가능하고, 레이저거리측정기로 표적의 거리측정 뿐만 아니라, 위성항법장치와 자북측정기를 활용하여 표적의 좌표를 정확하게 알아낼 수 있는 휴대용 관측경이다. 본 논문에서는 이러한 다기능관측경의 운용개념 및 소형화, 최경량 구현을 통해 최고의 성능과 최경량을 구현하는 방법에 대해 소개하고자 한다.
레이더 영상에서의 물체 위치는 극좌표계로 주어지기 때문에 직각좌표계로 표현되는 일반적인 물체 추적에서의 클러스터링을 통한 물체 추출 방법은 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 레이더 영상의 특성을 고려하여 개선된 ART2클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안하였다. 이진화와 labeling을 통해 추적하고자 하는 물체 외의 물체나 잡영을 제거한 영상에서의 adaptive vigilance parameter를 이용한 ART2 클러스터링 기법의 적용은 추적하고자 하는 물체를 추출함에 있어 우수한 실험 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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